WO2021020443A1 - 情報処理システム、情報処理装置、画像取得装置、情報処理方法、画像取得方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

情報処理システムは、患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と、被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と、被検眼画像データを人工知能による第１診断結果を得るための第２情報処理装置と、被検眼画像データを読影医による第２診断結果を得るための第３情報処理装置と、を有し、画像取得装置は、人工知能による診断及び／又は読影医による診断を示す診断手法情報を生成する処理と、被検眼画像データと診断手法情報とを含む第１送信データを第１情報処理装置に送信する第１送信処理と、を実行し、第１情報処理装置は、記画像取得装置から第１送信データを受信すると、被検眼画像データを記憶する処理と、診断手法情報に基づいて、被検眼画像データを含む第２送信データを、第２情報処理装置及び／又は第３情報処理装置に送信する第２送信処理と、を実行する。

Description

情報処理システム、情報処理装置、画像取得装置、情報処理方法、画像取得方法、及びプログラム 参照による取り込み

　本出願は、２０１９年７月３１日に出願された米国特許仮出願第６２／８８０，９６１号の優先権を主張し、その内容を参照することにより、本出願に取り込む。

　本発明は、情報処理システム、情報処理装置、画像取得装置、情報処理方法、画像取得方法、及びプログラムに関する。

　眼科画像解析を実施することができる眼科情報処理サーバが知られている（特許文献１参照）。依頼元の診断の自由度を増すシステムが求められている。

特許第５９５１０８６号公報

　本願において開示される発明の一側面となる情報処理システムは、患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と、前記画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と、前記第１情報処理装置と通信可能であり、前記被検眼画像データを人工知能による第１診断結果を得るための第２情報処理装置と、前記第１情報処理装置と通信可能であり、前記被検眼画像データを読影医による第２診断結果を得るための第３情報処理装置と、を有し、前記画像取得装置は、人工知能による診断及び／又は読影医による診断を示す診断手法情報を生成する第１生成処理と、前記被検眼画像データと前記診断手法情報とを含む第１送信データを前記第１情報処理装置に送信する第１送信処理と、を実行し、前記第１情報処理装置は、前記画像取得装置から前記第１送信データを受信すると、前記被検眼画像データを記憶する記憶処理と、前記診断手法情報に基づいて、前記被検眼画像データを含む第２送信データを、前記第２情報処理装置及び／又は前記第３情報処理装置に送信する第２送信処理と、を実行する情報システム。

　本願において開示される発明の一側面となる第１情報処理装置は、患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶し、前記画像取得装置から送信される、人工知能による画像診断及び／又は医師による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを受信する受信部と、前記被検眼画像データを含む第２送信データを生成する生成部と、人工知能による画像診断を行い第１診断結果を出力する第２情報処理装置、及び読影医による画像診断を行い第２診断結果を出力する第３情報処理装置から、前記診断手法情報に基づいて、前記第２送信データの送信先を決定する制御部と、前記制御部で決定された送信先に前記第２送信データを送信する送信部と、を含む第１情報処理装置。

　本願において開示される発明の一側面となる画像取得装置は、患者の被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と通信可能であり前記被検眼画像データを取得し、前記被検眼画像データを取得する取得部と、人工知能による画像診断及び／又は読影医による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを生成する生成部と、前記第１送信データを前記第１情報処理装置へ送信する送信部と、を有する画像取得装置。

　本願において開示される発明の一側面となる情報処理方法は、患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置によって実行され、前記第１情報処理装置が、前記画像取得装置から送信される、人工知能による画像診断及び／又は医師による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを受信し、前記第１情報処理装置が、前記被検眼画像データを含む第２送信データを生成し、前記第１情報処理装置が、人工知能による画像診断を行い第１診断結果を出力する第２情報処理装置、及び読影医による画像診断を行い第２診断結果を出力する第３情報処理装置から、前記診断手法情報に基づいて、前記第２送信データの送信先を決定し、前記第１情報処理装置が、前記決定した送信先に前記第２送信データを送信する、ことを含む。

　本願において開示される発明の一側面となる情報処理方法は、患者の被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と通信可能であり前記被検眼画像データを取得する画像取得装置によって実行され、前記画像取得装置が、前記被検眼画像データを取得し、前記画像取得装置が、人工知能による画像診断及び／又は読影医による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを生成し、前記画像取得装置が、前記第１送信データを前記第１情報処理装置へ送信する、ことを含む。

　本願において開示される発明の一側面となるプログラムは、患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置、に情報処理を実行させ、前記画像取得装置から送信される、人工知能による画像診断及び／又は医師による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを受信する処理と、前記被検眼画像データを含む第２送信データを生成する処理と、人工知能による画像診断を行い第１診断結果を出力する第２情報処理装置、及び読影医による画像診断を行い第２診断結果を出力する第３情報処理装置から、前記診断手法情報に基づいて、前記第２送信データの送信先を決定する処理と、前記決定した送信先に前記第２送信データを送信する処理と、を前記第１情報処理装置に実行させる。

　本願において開示される発明の一側面となるプログラムは、患者の被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と通信可能であり前記被検眼画像データを取得する画像取得装置、に画像取得処理を実行させ、前記被検眼画像データを取得する処理と、人工知能による画像診断及び／又は読影医による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを生成する処理と、前記第１送信データを前記第１情報処理装置へ送信する処理と、を前記画像取得装置に実行させるプログラム。

実施例１における画像診断システムの構成例を示す説明図である。 実施例１における計算機のハードウェア構成例を示すブロック図である。 実施例１における管理サーバの機能構成例を示すブロック図である。 実施例１における診断サーバの機能構成例を示すブロック図である。 実施例１における院内サーバの機能構成例を示すブロック図である。 実施例１における端末の機能構成例を示すブロック図である。 実施例１における読影サーバの機能構成例を示すブロック図である。 実施例１における画像診断処理の一例を示すシーケンス図である。 実施例１における患者情報ＤＢの一例である。 実施例１におけるＡＩ／読影フラグを設定するための入力画面の一例である。 実施例１におけるＡＩ／読影フラグの設定処理の一例を示すフローチャートである。 実施例１における匿名化診断対象データのデータ構造の一例である。 実施例１における診断結果を表示する表示画面の一例である。 実施例１における診断結果を表示する表示画面の別例である。

　以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。各図において共通の構成については同一の参照符号が付されている。

　図１は、本実施例の画像診断システムの構成例を示す説明図である。画像診断システムは、管理サーバ１００、診断サーバ２００、及び読影サーバ２５０を含む。また、画像診断システムは、例えば、病院、クリニック、又は健康診断施設等に設置された院内サーバ３００、端末４００、及び撮影機器５００を含む。院内サーバ３００、端末４００、及び撮影機器５００はそれぞれネットワークを介して接続されている。

　撮影機器５００は、眼底を撮影する眼科装置であり、眼底カメラ（Ｆｕｎｄｕｓ　Ｃａｍｅｒａ）、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｌａｓｅｒ　Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）、又は光干渉断層計（Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）等があげられる。撮影機器５００は、端末４００に接続されている。撮影機器５００は、患者の被検眼を撮影し、被検眼の右眼と左眼の眼底画像データを生成する。生成された眼底画像データは端末４００に送信する。

　また、眼底画像データは、眼底カメラにより撮影された眼底画像データ、走査型レーザ検眼鏡による撮影された眼底の眼底画像データ、あるいは、光干渉断層計による撮影された眼底の断層データのいずれか１つであってよい。また、眼底画像データは、上述したデータそれらの２以上の組み合わせである眼底画像データセットであってもよい。なお、撮影機器５００は、眼底だけでなく被検眼の前眼部を撮影し前眼部画像データを生成するようにしてもよい。眼底画像データや前眼部画像データは、被検眼画像データの一例である。

　端末４００は、画像取得装置の一例であり、依頼元の医師や眼科機器のオペレータ等が利用するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やタブレット等の計算機である。端末４００は、院内サーバ３００に接続されている。端末４００は、ＡＩ／読影情報と、患者情報と、眼底画像データと、を院内サーバ３００に送信する。ＡＩ／読影情報は、第１依頼先のサーバである診断サーバ２００が搭載するＡＩ２２０によって診断を行うか、第２依頼先のサーバである読影サーバ２５０を設置された施設の読影医によって診断を行うか、又はこれら両方によって診断を行うかの、診断手法を示すための情報である。

　なお、ＡＩ／読影情報は、ＡＩ／読影フラグ（０１：ＡＩによる画像診断、１０：読影医による画像診断、１１：ＡＩと読影の双方による画像診断）として保持するようにしてもよい。また、ＡＩ／読影情報とは、依頼元がＡＩによる画像診断、依頼元が読影医による画像診断、あるいは、依頼元がＡＩによる画像診断と読影医による画像診断の両方、のいずれかの画像診断の依頼先を指定するための依頼先指定情報でもある。ＡＩ／読影フラグについても同様に、依頼先指定情報フラグとしても機能することができる。

　院内サーバ３００は、画像取得装置の一例であり、患者情報を保持する患者情報ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）３１０を有し、取得した患者情報を患者情報ＤＢ３１０に格納する。院内サーバ３００は、管理サーバ１００とネットワークを介して接続されている。院内サーバ３００は、端末４００から受信した患者情報と眼底画像データとＡＩ／読影情報とをデータセットにして、第１送信データの一例である診断対象データを作成する。そして、院内サーバ３００は診断対象データを管理サーバ１００に送信する。なお、診断対象データ内の患者情報の一部又は全部、及びＡＩ／読影情報が、院内サーバ３００によって生成されてもよい。また、撮影機器５００で撮影された眼底画像データを患者情報ＤＢ３１０で保存するようにしてもよい。

　管理サーバ１００は、第１情報処理装置の一例であり、院内サーバ３００から受信した診断対象データの一部の情報（例えば患者情報）が匿名化された診断対象データである匿名化診断対象データ（第２送信データの一例）を生成する。管理サーバ１００は、診断サーバ２００及び読影サーバ２５０とネットワークを介して接続されている。管理サーバ１００は、ＡＩ／読影情報に基づいて、眼底画像データの依頼先（送信先）として、診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０を選択し、選択したサーバに当該匿名化診断対象データを送信する。

　また、管理サーバ１００は、診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０からの画像診断結果を受信し、院内サーバ３００及び端末４００に送信する。眼底画像データを保存する機能を、院内サーバ３００ではなく管理サーバ１００の図示せぬ画像ＤＢに保存するようにしてもよい。小規模なクリニックでは院内サーバを保有しない場合もあり、院内サーバ３００の機能を管理サーバ１００が担うようにしてもよい。

　なお、ＡＩ／読影情報が院内サーバ３００又は端末４００が生成したＡＩ／読影フラグである場合には、管理サーバ１００は当該ＡＩ／読影フラグに従って、匿名化診断対象データの送信先サーバを決定する。

　診断サーバ２００は、第２情報処理装置の一例であり、眼底画像データに対する画像診断を行うＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）２２０を搭載する。診断サーバ２００は、匿名化診断対象データを受信すると、匿名化診断対象データに含まれる眼底画像データに対して、ＡＩ２２０を用いて画像診断を行い、暗号化した診断結果を、管理サーバ１００に送信する。ＡＩ２２０には、糖尿病網膜症等の所定の疾病の症状レベルを判定可能なものや、１種類以上の疾病の症状の発生の有無を判定可能なもの等がある。

　読影サーバ２５０は、第３情報処理装置の一例であり、例えば、読影医のいる読影施設が所有するサーバである。読影サーバ２５０は、匿名化診断対象データを受信すると、匿名化診断対象データに含まれる眼底画像をディスプレイ等に表示し、読影医等による眼底画像データに対する診断結果の入力を受け付ける。読影サーバ２５０は、入力された診断結果を暗号化し、暗号化した診断結果を、管理サーバ１００に送信する。

　なお、画像診断システムに含まれる任意の装置が互いに接続されていてもよい。また、画像診断システムに含まれる各装置の機能の一部又は全部が他の装置に含まれていてもよいし、前述した装置の一部又は全部が一体化されていてもよい。具体的には、例えば、端末４００と撮影機器５００が一体化されていたり、院内サーバ３００と端末４００が一体化されていたりしてもよい。

　なお、説明の便宜のため、図１には、１つの診断サーバ２００及び１つの読影サーバ２５０が記載されているが、画像診断システムは、複数の診断サーバ２００及び複数の読影サーバ２５０を含んでもよい。つまりこの場合、管理サーバ１００は、選択された１以上の診断サーバ２００及び／又は１以上の読影サーバ２５０に画像診断を依頼してもよい。

　図２は、管理サーバ１００、診断サーバ２００、読影サーバ２５０、院内サーバ３００、及び端末４００それぞれを構成する計算機のハードウェア構成例を示すブロック図である。計算機６００は、例えば、プロセッサ（ＣＰＵ）６０１、記憶デバイス６０２、入力デバイス６０３、出力デバイス６０４、及び通信Ｉ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）６０５を有し、これらが互いに内部信号線６０６によって接続されている。

　プロセッサ６０１は、記憶デバイス６０２に格納されたプログラムを実行する。記憶デバイス６０２はメモリを含む。メモリは不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、データやプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ６０１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。

　また、記憶デバイス６０２は、補助記憶装置を含む。補助記憶装置は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ６０１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置から読み出されて、メモリにロードされて、プロセッサ６０１によって実行される。

　入力デバイス６０３は、例えばキーボードやマウスのような、オペレータからの入力を受けるデバイスである。出力デバイス６０４は、例えばディスプレイやプリンタのような、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するデバイスである。なお、タッチパネル装置のように入力デバイス６０３と出力デバイス６０４とが一体化していてもよい。通信Ｉ／Ｆ６０５は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。

　プロセッサ６０１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介して計算機６００に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置に格納される。このため、計算機６００は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

　なお、管理サーバ１００、診断サーバ２００、読影サーバ２５０、院内サーバ３００、及び端末４００は、それぞれ、物理的に一つの計算機６００上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機６００上で構成される計算機システムであり、同一の計算機６００上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。

　図３は、管理サーバ１００の機能構成例を示すブロック図である。管理サーバ１００は、匿名化処理部１０１、サーバ選択部１０２、表示画面生成部１０３、及び診断結果データ生成部１０４を含む。匿名化処理部１０１は、院内サーバ３００から送信された診断対象データに含まれる患者情報を匿名化する。サーバ選択部１０２は、診断対象データに含まれるＡＩ／読影情報に基づいて、診断対象データの送信先（画像診断の依頼先）のサーバを選択する。

　表示画面生成部１０３は、出力デバイス６０４に表示する画面情報を生成する。診断結果データ生成部１０４は、診断サーバ２００から受信した、暗号化された診断結果を復号し、院内サーバ３００に送信する。

　なお、管理サーバ１００に含まれる機能部は、管理サーバ１００を実現する計算機６００のプロセッサ６０１によって実現される。具体的には、プロセッサ６０１は、記憶デバイス６０２に含まれるメモリにロードされた匿名化処理プログラムに従って動作することで、匿名化処理部１０１として機能し、記憶デバイス６０２に含まれるメモリにロードされたサーバ選択プログラムに従って動作することで、サーバ選択部１０２として機能する。管理サーバ１００に含まれる他の機能部及び他の装置に含まれる機能部についても同様に、メモリにロードされたプログラムに従ってプロセッサ６０１が動作することによって実現される。

　管理サーバ１００は、サーバ選択情報１１０を保持する。サーバ選択情報１１０は、ＡＩ／読影情報と、画像診断を行う依頼先のサーバ（診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０）と、の対応関係を示したルックアップテーブルなどで構成された情報である。なお、端末４００又は院内サーバ３００によって、匿名化診断データの送信先サーバが決定される場合には、管理サーバ１００はサーバ選択情報１１０を保持していなくてもよい。

　サーバ選択情報１１０は、管理サーバ１００を実現する計算機６００の記憶デバイス６０２に含まれる補助記憶装置に格納されている。なお、他の装置が保持する情報やＤＢについても同様に、当該他の装置を実現する計算機６００の記憶デバイス６０２に含まれる補助記憶装置に格納されている。

　なお、本実施形態において、画像診断システムに含まれる各装置が使用する情報は、データ構造に依存せずどのようなデータ構造で表現されていてもよい。例えば、テーブル、リスト、データベース又はキューから適切に選択したデータ構造体が、情報を格納することができる。

　図４は、診断サーバ２００の機能構成例を示すブロック図である。診断サーバ２００は、画像診断部２０１、学習情報管理部２０２、診断画面生成部２０３、及び管理部２０４を含む。また、診断サーバ２００は、学習ＤＢ２１０及び画像診断モデル２１１を保持する。学習ＤＢ２１０は、画像診断モデル２１１を構築するためのＤＢである。画像診断モデル２１１は、眼底画像データが入力されると、診断結果を出力するモデルである。

　画像診断部２０１、学習情報管理部２０２、学習ＤＢ２１０、及び画像診断モデル２１１によってＡＩ２２０が実現される。画像診断部２０１は、管理サーバ１００から受信した匿名化診断対象データに含まれる眼底画像データに対して、画像診断モデル２１１を用いた、例えば糖尿病網膜症の画像診断を実行し、糖尿病網膜症のグレードを判定する。

　学習情報管理部２０２は、匿名化診断対象データに含まれる眼底画像データ及び画像診断結果をＡＩのための学習データとして学習ＤＢ２１０に格納して、学習ＤＢ２１０を更新する。学習情報管理部２０２は、更新後の学習ＤＢ２１０に基づいた学習により画像診断モデル２１１を更新（例えば最適化）する。

　診断画面生成部２０３は、診断した眼底画像上に、病変位置を示すマークや病名の文字などを重畳した診断済み眼底画像を生成する。管理部２０４は、ＡＩ２２０のバージョンやアップデートを管理する。また、管理部２０４は、糖尿病網膜症のグレードと診断済み眼底画像（診断画面生成部２０３で作成された場合）とを診断結果としてパッケージ化する。そして、診断結果と匿名患者情報との紐付けを行い、ＡＩ診断結果情報を生成する。生成されたＡＩ診断結果情報は管理サーバ１００へ送信する。

　なお、診断サーバ２００は、画像診断モデル２１１の学習機能を有していなくてもよい。つまり、診断サーバ２００は、画像診断モデル２１１の更新をせず、予め定められた画像診断モデル２１１を固定したまま画像診断を実行し続けてもよい。この場合、診断サーバ２００は、学習情報管理部２０２及び学習ＤＢ２１０を有していなくてもよい。

　図５は、院内サーバ３００の機能構成例を示すブロック図である。院内サーバ３００は、匿名化処理部３０１、患者情報管理部３０２、及び表示画面生成部３０３を含む。また、院内サーバ３００は、及び患者情報ＤＢ３１０を保持する。なお、院内サーバ３００はサーバ選択情報を保持してもよく、この場合、院内サーバ３００がサーバ選択情報を用いて匿名化診断データの送信先サーバを決定してもよい。

　匿名化処理部３０１は、診断対象データに含まれる患者情報を匿名化する。患者情報管理部３０２は、診断対象データに含まれる患者情報を患者情報ＤＢ３１０に格納したり、患者情報ＤＢ３１０から患者情報を取得して診断対象データに付加したりする。表示画面生成部３０３は、出力デバイス６０４に表示する画面情報を生成する。患者情報ＤＢ３１０は、患者の個人情報や診断履歴情報を保持する。

　院内サーバ３００がサーバ選択情報を有する場合、当該サーバ選択情報は、管理サーバ１００が有するサーバ選択情報１１０と同様に、例えば、ＡＩ／読影情報と、サーバ（診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０）と、の対応関係を示したルックアップテーブルなどで構成された情報である。

　図６は、端末４００の機能構成例を示すブロック図である。端末４００は、診断対象データ生成部４０１、ＡＩ／読影情報設定部４０２、及び表示画面生成部４０３を含む。診断対象データ生成部４０１は、患者情報と付加情報と眼底画像データとを含む診断対象データを生成する。ＡＩ／読影情報設定部４０２は、画像診断を行うサーバを選択するための情報を取得する。表示画面生成部４０３は、出力デバイス６０４に表示する画面情報を生成する。

　端末４００は、サーバ選択情報を保持してもよく、この場合、端末４００がサーバ選択情報を用いて匿名化診断データの送信先サーバを決定してもよい。端末４００が保持するサーバ選択情報は、サーバ選択情報１１０と同様に、例えば、ＡＩ／読影情報と、サーバ（診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０）と、の対応を示す。なお、端末４００はサーバ選択情報を保持してもよく、この場合、端末４００がサーバ選択情報を用いて匿名化診断データの送信先サーバを決定してもよい。

　端末４００がサーバ選択情報を有する場合、当該サーバ選択情報は、管理サーバ１００が有するサーバ選択情報１１０と同様に、例えば、ＡＩ／読影情報と、サーバ（診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０）と、の対応関係を示したルックアップテーブルなどで構成された情報である。

　図７は、読影サーバ２５０の機能構成例を示すブロック図である。読影サーバ２５０は、例えば、診断用画面生成部２５１、診断情報管理部２５２、及び管理部２５３を含む。また、読影サーバ２５０は、例えば、診断事例集を蓄積した診断情報ＤＢ２６０を保持する。

　診断用画面生成部２５１は、読影サーバ２５０を所有する読影施設の読影医の指示に基づいて、管理サーバ１００から送信された診断対象データの眼底画像データや匿名化された患者情報（性別、年齢など読影医が診断に必要な患者情報であって、かつ、個人を特定しない患者情報）を用いて、診断用画面を生成する。そして、作成した診断用画面データを図示せぬディスプレイに表示させる。読影医は、診断用画面の眼底画像の読影を行い、糖尿病網膜症のグレードを判定する（さらに、別の病変が発見される場合もある）。

　そして、読影医は、診断用画面の診断結果入力欄に、糖尿病網膜症のグレードを入力する。また、診断用画面のコメント記入欄に読影医の所見や、発見した別の病変についての所見がテキスト入力されてもよい。さらに、表示されている眼底画像上にマークや文字が入力されるようにしてもよい。また、診断用画面生成部２５１は、読影医のリクエストに応じて、診断情報ＤＢ２６０から診断事例集のデータを参照できるようにディスプレイに表示させるようにしてもよい。

　診断情報管理部２５２は、診断用画面を介して糖尿病網膜症のグレードや、読影医により入力された文字テキストや読影医が書きこみを行った眼底画像の画像データを診断結果としてパッケージ化する。そして、管理部２５３は、読影を行った読影医の情報（氏名や読影医を示すコードなど）、診断結果と匿名患者情報との紐付けを行い、読影医診断結果情報を生成する。そして、読影医診断結果情報を管理サーバ１００に送信する。

　図８は画像診断処理の一例を示すシーケンス図である。図８では、ＡＩ／読影情報に基づいて、画像診断を行うサーバが選択される。

　まず、端末４００の診断対象データ生成部４０１は、入力デバイス６０３を介して、患者情報の入力を受け付ける（Ｓ８０１）。患者を識別するＩＤ、並びに患者の年齢、性別、住所、病歴、薬歴、及び問診結果等は、いずれも患者情報の一例である。なお、既に患者情報ＤＢ３１０に情報が登録されている患者については、診断対象データ生成部４０１は、例えば、患者を識別するＩＤの入力を受け付けて、当該ＩＤに対応する登録情報から他の情報を取得すればよい。

　診断対象データ生成部４０１は、撮影機器５００から送信された当該患者の左右両眼の被検眼画像データを取得する（Ｓ８０２）。なお、本実施形態では、両眼の被検眼画像データを取得してもよいし、左眼又は右眼の片眼のみの眼底画像データを取得してもよい。診断対象データ生成部４０１は、眼底画像データが、両眼のデータであるか、右眼のみのデータであるか、左眼のみのデータであるかを示す左右眼フラグを生成する。診断対象データ生成部４０１は、撮影機器５００以外のデバイスから眼底画像データを取得してもよい。

　続いて、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ＡＩ／読影情報を設定する（Ｓ８０３）。なお、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ＡＩ／読影フラグをＡＩ／読影情報として設定してもよいし、管理サーバ１００が送信先サーバを決定するために必要な情報をＡＩ／読影情報として収集してもよい。ステップＳ８０３の詳細については後述する。

　続いて、診断対象データ生成部４０１は、患者情報と左右眼フラグと眼底画像データとＡＩ／読影情報とを含む診断対象データを、院内サーバ３００を介して、管理サーバ１００に送信する（Ｓ８０４）。なお、院内サーバ３００の患者情報管理部３０２は、端末４００から受信した患者情報を患者情報ＤＢ３１０に格納する。

　なお、端末４００から受信した患者情報に不足がある場合には、患者情報管理部３０２は、患者情報ＤＢ３１０を参照して患者情報を取得して診断対象データに補足してもよい。具体的には、例えば、端末４００から受信した患者情報が患者を識別するＩＤのみであった場合には、患者情報管理部３０２は、患者情報ＤＢ３１０から、当該ＩＤに対応する患者情報を取得し、取得した患者情報を含めた診断対象データを管理サーバ１００に送信する。

　続いて、管理サーバ１００の匿名化処理部１０１は、受信した診断対象データに含まれる患者情報や診断履歴情報に対して、所定のアルゴリズムによる匿名化処理を施す（Ｓ８０５）。匿名化処理部１０１は、匿名化処理として、患者ＩＤを匿名化（眼底画像データに固有なＩＤに差し替える）としたり、氏名や病名などの患者の個人情報を削除したりする処理を実行する。なお、匿名化処理部１０１は、患者情報や診断履歴情報の一部のみ（例えばプライバシーに関するセンシティブ情報に対してのみ）を匿名化してもよい。また、患者情報に対する匿名化処理は、管理サーバ１００に診断対象データが送信される前に、院内サーバ３００の匿名化処理部３０１によって、予め実行されていてもよい。

　管理サーバ１００のサーバ選択部１０２は、受信した診断対象データに含まれるＡＩ／読影情報（例えばＡＩ／読影フラグ）に基づいて、診断サーバ２００と読影サーバ２５０の少なくとも一方を選択し、匿名化された患者情報と、被検眼画像データと、ＡＩ／読影情報と、を含む匿名化診断対象データを、選択した診断サーバ２００に送信する（Ｓ８０６）。

　なお、サーバ選択部１０２は、暗号化鍵を用いて匿名化診断対象データを暗号化した上で、選択したサーバに送信してもよく、この場合、診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０が当該暗号化鍵に対応する復号化鍵を有し、後述するステップＳ８０７においてまず当該復号化鍵で匿名化診断対象データを復号化する。

　続いて、匿名化診断対象データを受信した診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０は、受信した匿名化診断対象データに含まれる眼底画像データに対する画像診断を行うプロセスを開始する（Ｓ８０７）。診断サーバ２００が匿名化診断対象データを受信した場合、画像診断部２０１が画像診断モデル２１１を用いて、画像診断を行う。このとき、画像診断部２０１は、当該画像診断において、匿名化された患者情報及び右眼左眼フラグ等をＡＩによる診断の際に用いてもよい。

　なお、読影サーバ２５０が匿名化診断対象データを受信した場合に、診断情報管理部２５２は、被検眼画像データと入力された診断結果とを含む診断情報を、例えば管理サーバ１００を介して、診断サーバ２００に送信してもよい。この場合、当該診断サーバ２００の学習情報管理部２０２は、被検眼画像データを学習ＤＢ２１０に学習データとして格納することで学習ＤＢ２１０を更新し、更新した学習ＤＢ２１０に基づいて画像診断モデル２１１を更新する。これにより、診断サーバ２００が画像診断を依頼されていない場合であっても、診断サーバ２００のＡＩ２２０の学習を実行することができる。

　読影サーバ２５０が匿名化診断対象データを受信した場合、診断用画面生成部２５１は匿名化された患者情報、右眼左眼フラグ、及び被検眼画像データを読影サーバ２５０の出力デバイス６０４（ディスプレイ）に表示する。読影サーバ２５０の診断用画面生成部２５１は、読影サーバ２５０のユーザ（例えば読影医）から、入力デバイス６０３を介して、画像診断結果の入力を受け付ける。

　眼底画像診断を行った診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０は、診断結果情報を生成する。具体的には、診断サーバ２００がステップＳ８０７において眼底画像診断を行った場合、診断画面生成部２０３は、診断した眼底画像上に、病変位置を示すマークや病名の文字などを重畳した診断済み眼底画像（第１診断結果の一例）を生成する。

　また、読影サーバ２５０がステップＳ８０７において画像診断を行うプロセスを開始した場合、診断情報管理部２５２は、診断用画面を介して糖尿病網膜症のグレードや、読影医により入力された文字テキストや読影医が書きこみを行った眼底画像の画像データを診断結果としてパッケージ化する。管理部２５３は、読影を行った読影医の情報、診断結果と匿名患者情報との紐付けを行い、読影医診断結果情報（第２診断結果の一例）を生成する。

　続いて、画像診断結果を生成した診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０は、自身が保持する暗号化鍵を用いて、画像診断結果（診断サーバ２００によって診断が行われた場合においては診断済み眼底画像であり、読影サーバ２５０の読影医が診断を行った場合には読影医者診断結果情報（診断病名や病変のグレードや読影医の所見など））を暗号化して、暗号化画像診断結果を生成し、管理サーバ１００に送信する（Ｓ８０９）。なお、ステップＳ８０９において、暗号化に代えて又は加えて匿名化が実行されてもよい。

　続いて、管理サーバ１００の診断結果データ生成部１０４は、受信した暗号化画像診断結果を、管理サーバ１００が保持する復号化鍵を用いて復号する（Ｓ８１０）。また、受信した画像診断結果が匿名化されていた場合には、診断結果データ生成部１０４は、匿名化されていた画像診断結果患者情報を復元する。そして、復号化した画像診断結果を、匿名化前の当該患者の患者情報と紐づける。

　次に、診断結果データ生成部１０４は、診断結果である糖尿病網膜症のグレードである診断結果を示す表示画面（後述する図１３、図１４）を生成し、この診断結果を示す表示画面を患者ＩＤと紐付けして図示せぬメモリに保存する。

　なお、管理サーバ１００は、例えば所定時間が経過しても、匿名化診断対象データを送信したサーバから、暗号化画像診断結果を受信しない場合には、他のサーバに対して、匿名化対象データを送信して、画像診断を依頼してもよい。

　続いて、診断結果データ生成部１０４は、復号化した画像診断結果を、匿名化前の当該患者の患者情報と紐づけて、院内サーバ３００に送信する（Ｓ８１１）。院内サーバ３００の表示画面生成部３０３は、受信した画像診断結果と患者情報とに基づく表示画面を、院内サーバ３００の出力デバイス６０４に表示する（Ｓ８１２）。なお、端末４００が院内サーバ３００から当該画像診断結果と当該患者情報とを取得し、端末４００の表示画面生成部４０３が、当該画像診断結果と当該患者情報とに基づく表示画面を、端末４００の出力デバイス６０４に表示してもよい。

　なお、管理サーバ１００の表示画面生成部１０３が、画像診断結果と患者情報とに基づいて表示画面の情報を生成して院内サーバ３００に送信し、院内サーバ３００及び端末４００は当該生成された情報に従って表示画面を表示してもよい。

　続いて、患者情報管理部３０２は、復号化した画像診断結果、及び当該画像診断がどのサーバによって実行されたかを示す診断履歴情報を患者情報ＤＢ３１０に格納する（Ｓ８１３）。

　図９は、患者情報ＤＢ３１０の一例である。患者情報ＤＢ３１０は、患者情報欄３１０１、及び診断履歴情報欄３１０２を含む。患者情報欄３１０１には、例えば、各患者の個人情報等が格納される。診断履歴情報欄３１０２には、診断サーバ２００及び読影サーバ２５０による眼底画像データの診断履歴が格納される。図８の例では、診断履歴として、眼底画像データ、診断結果、眼底画像の撮影年月日、及び画像診断を実行した診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０の識別情報が記録されている。

　以下、ステップＳ８０３におけるＡＩ／読影情報の設定処理の詳細について説明する。以下の例では、ステップＳ８０３において、端末４００のＡＩ／読影情報設定部４０２が、がＡＩ／読影情報としてＡＩ／読影フラグを設定する例を説明する。この場合、管理サーバ１００はＡＩ／読影フラグに従って、眼底画像データの送信先サーバを決定する。

　ＡＩ／読影情報設定部４０２は、入力デバイス６０３や通信ＩＦ６０５を介して、ＡＩ／読影フラグの設定を直接受け付ける。図１０は、ＡＩ／読影フラグを設定するための入力画面の一例である。入力画面１０００は、患者情報表示領域１００１、左眼画像表示領域１００２、右眼画像表示領域１００３、診断手法選択領域１００４、及び送信ボタン１００５を含む。

　患者情報表示領域１００１は、患者を識別するＩＤ等の患者についての情報や、被検眼画像の撮影日時等の被検眼画像についての情報等を表示する。左眼画像表示領域１００２は、例えば、左眼の被検眼画像を表示する。右眼画像表示領域１００３は、右眼の被検眼画像を表示する。

　診断手法選択領域１００４は、ＡＩ／読影フラグを設定するための領域である。診断手法選択領域１００４中の「ＡＩ」が選択されると診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグ「０１」が選択され、「読影医」が選択されると読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグ「１０」が選択され、「ＡＩ＋読影医」が選択されると診断サーバ２００及び読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグ「１１」が選択される。

　図１０の例では、診断手法選択領域１００４において「読影医」が選択、即ち読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグ「１０」が選択されている。送信ボタン１００５が選択されると、診断手法選択領域１００４において選択されたＡＩ／読影フラグが設定される。これにより、端末４００の利用者が所望のサーバによって画像診断を実行することができる。

　また、端末４００がサーバ選択情報を保持する場合、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ステップＳ８０３において、所定の情報を取得して、端末４００が保持するサーバ選択情報において、当該取得した情報に対応する送信先サーバを示すＡＩ／読影フラグを設定してもよい。院内サーバ３００の患者情報ＤＢ３１０が示す当該患者の診断履歴情報は、当該所定の情報の一例である。

　図１１は、このような場合における、ステップＳ８０３のＡＩ／読影フラグの設定処理の一例を示すフローチャートである。まず、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ＡＩ／読影情報として、院内サーバ３００の患者情報ＤＢ３１０から当該患者の診断履歴を取得する（Ｓ１１０１）。

　ＡＩ／読影情報設定部４０２は、取得した診断履歴の経過情報を抽出する（Ｓ１１０２）。具体的には、例えば、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、取得した診断履歴の直近の診断情報を取得する。

　続いて、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、直近の診断情報における画像診断元が、診断サーバ２００であるか読影サーバ２５０であるかを判定する（Ｓ１１０３）。ＡＩ／読影情報設定部４０２は、直近の診断情報における画像診断元が診断サーバ２００であると判定した場合（Ｓ１１０３：診断サーバ）、読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定し（Ｓ１１０４）、ステップＳ８０２の処理を終了する。

　ＡＩ／読影情報設定部４０２は、直近の診断情報における画像診断元が読影サーバ２５０であると判定した場合（Ｓ１００３：読影サーバ）、診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し（Ｓ１００５）、ステップＳ８０２の処理を終了する。

　なお、図１０の例では、直近１回の診断履歴からＡＩ／読影フラグが決定されていたが、例えば、直近の所定数回又は全ての診断履歴が参照されてもよい。具体的には、例えば、直近の所定数回又は全ての診断履歴において読影サーバ２５０による診断回数が診断サーバ２００による診断回数以上である場合には、診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグが設定され、読影サーバ２５０による診断回数が診断サーバ２００による診断回数未満である場合には、読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグが設定されてもよい。

　なお、例えば、ステップＳ１１０３において、当該患者の過去の診断履歴が存在しない場合には、診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグが設定されるようにしてもよいし、読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグが設定されるようにしてもよい。

　図１０の処理により、患者は特定のサーバに偏ることなく、診断サーバ２００及び読影サーバ２５０による画像診断をバランスよく受けることができる。一方、端末４００を利用する医師や患者が特定のサーバを選好する場合においては、直近の診断履歴における画像診断元がと同一のサーバを示すＡＩ／読影フラグが設定されるようにしてもよい。また、例えば、患者の初回の診断においては、診断サーバ２００と読影サーバ２５０の双方を示すＡＩ／読影フラグが設定されるようにしてもよい。

　また、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ステップＳ８０３において、端末４００を利用する医者の診療科に基づいてＡＩ／読影フラグを設定してもよい。具体的には、例えば、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、診療科の入力を受け付け、診療科が眼科である場合には、診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、診療科が眼科以外（例えば内科）である場合には、読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定する。

　これにより、診療科が眼科である知見のある医者は、ＡＩ２２０により迅速な診断を行う診断サーバ２００による画像診断であっても十分な診断結果を得られ、眼科医以外の医者にとっては読影医による知見が付与された診断結果を得られる。なお、読影医による画像診断よりも、ＡＩ２２０による画像診断の方が、より豊富な知見があると考えられるような場合には、診療科が眼科以外である場合に診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、診療科が眼科である場合に読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定してもよい。

　また、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ステップＳ８０３において、撮影機器５００の設置場所の情報に基づいて、ＡＩ／読影フラグを設定してもよい。具体的には、端末４００は、撮影機器５００の識別情報と設置場所との対応を示す情報を保持する。ＡＩ／読影情報設定部４０２は、被検眼画像を撮影した撮影機器５００の識別情報を取得し、撮影機器５００の設置場所を特定する。ＡＩ／読影情報設定部４０２は、設置場所が、糖尿病センターや眼科が設置された病院等の眼科専門医がいる機関である場合には、診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、内科医等の眼科専門医がいない機関である場合には、読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定する。

　これにより、糖尿病センターや眼科が設置された病院等のように知見のある眼科専門医がいる機関においては、ＡＩ２２０により迅速な診断を行う診断サーバ２００による画像診断であっても十分な診断結果を得られ、内科等の眼科専門医以外の医者にとっては読影医による知見が付与された診断結果を得られる。

　なお、読影医による画像診断よりも、ＡＩ２２０による画像診断の方が、より豊富な知見があると考えられるような場合には、設置場所が内科医等の眼科専門医がいない機関である場合に診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、設置場所が糖尿病センターや眼科が設置された病院等の眼科専門医がいる機関である場合に読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定してもよい。また、上記と同様の方法で、端末４００又は院内サーバ３００の設置場所に基づいて、ＡＩ／読影フラグが設定されてもよい。

　また、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ステップＳ８０３において、眼底画像データの画像診断を含む１以上の診断からなる診断コースの料金情報に基づいてＡＩ／読影フラグを設定してもよい。具体的には、例えば、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、診断コースの料金情報の入力を受け付け、料金が所定の閾値未満である場合には、診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、料金が当該所定の閾値以上である場合には、読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定する。

　診断サーバ２００はＡＩ２２０により自動的に診断を行うが、読影サーバ２５０は読影医の人件費がかかる分、診断費用が高価となることが多いため、前述のように診断コースの料金情報に基づいてＡＩ／読影フラグを設定することにより、料金に応じた適切な診断を受けることができる。なお、例えば、ＡＩ２２０による画像診断の方がより費用がかかるような場合には、料金が所定の閾値以上である場合に診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、料金が当該所定の閾値未満である場合に読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定してもよい。

　また、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ステップＳ８０３において、例えば、読影サーバ２５０による画像診断を行う読影医のスケジュール情報に基づいてＡＩ／読影フラグを設定してもよい。

　具体的には、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、読影サーバ２５０から、画像診断を行う読影医のスケジュール情報（例えば、読影医の空き時間等のような、いつ画像診断を行うことができるかを示す情報）を定期的に取得する。ＡＩ／読影情報設定部４０２は、例えば、スケジュール情報を参照して、読影医が画像診断を開始することができる時刻までの時間が所定値以上である場合に診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、所定値未満である場合に読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定する。

　これにより、読影医のスケジュールが空いていない場合には、診断サーバ２００のＡＩ２２０による迅速な画像診断を受けることができ、読影医のスケジュールが空いている場合には、読影医の知見に基づく画像診断を受けることができる。

　また、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ステップＳ８０３において、例えば、端末４００を利用する医者等が希望する診断対象の症状及び／又は診断分類等に基づいてＡＩ／読影フラグを設定してもよい。

　具体的には、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、診断対象の症状及び／又は診断分類の入力を受け付け、当該症状の及び／又は当該診断分類による画像診断が実行可能なサーバを示すＡＩ／読影フラグを設定する。なお、端末４００は、診断サーバ２００及び読影サーバ２５０（読影サーバ２５０による画像診断を実行する医者）が診断可能な症状及び／又は診断分類を示す情報を予め保持しているものとする。

　また、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、ステップＳ８０３において、撮影機器５００によって撮影された被検眼画像の画角に基づいてＡＩ／読影フラグを設定してもよい。具体的には、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、撮影機器５００によって撮影された被検眼画像の画角を撮影機器５００から取得する。なお、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、撮影機器５００のＩＤと画角との対応を予め保持し、当該対応に従って画角を取得してもよい。

　ＡＩ／読影情報設定部４０２は、取得した画角が所定値以上であれば診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、所定値未満である場合に読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定する。なお、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、取得した画角が所定値未満であれば診断サーバ２００を示すＡＩ／読影フラグを設定し、所定値以上である場合に読影サーバ２５０を示すＡＩ／読影フラグを設定するようにしてもよい。

　これにより、診断サーバ２００のＡＩ２２０、及び読影サーバ２５０を利用する読影医が得意とする（例えば精度の高い診断を行うことができる）画角の被検眼画像を用いた画像診断を受けることができる。

　なお、上述した例においては、端末４００が必要な情報を収集してＡＩ／読影フラグを設定する例を説明したが、院内サーバ３００又は管理サーバ１００が必要な情報を収集してＡＩ／読影フラグを設定してもよい。

　なお、例えば、図１０の入力画面１０００からＡＩ／読影フラグが設定された場合であっても、ＡＩ／読影情報設定部４０２が上述した情報に基づいて、ＡＩ／読影フラグを選択してもよい。入力画面１０００から設定されたＡＩ／読影フラグと、ＡＩ／読影情報設定部４０２が選択したＡＩ／読影フラグと、が異なる場合、ＡＩ／読影情報設定部４０２は、例えば、ＡＩ／読影情報設定部４０２が選択したＡＩ／読影フラグを、表示画面生成部４０３を介してディスプレイに表示して、ユーザに推奨してもよいし、ＡＩ／読影情報設定部４０２が選択したＡＩ／読影フラグを設定してもよい。

　また、上述した例では、１種類の情報からＡＩ／読影フラグが決定される例を説明したが、複数種類の情報からＡＩ／読影フラグが決定されてもよい。具体的には、例えば、当該複数種類の情報が示す値による条件分岐がサーバ選択情報１１０に記述され、当該複数種類の情報の値からＡＩ／読影フラグが決定される。

　図１２は、管理サーバ１００から診断サーバ２００に送信される匿名化診断対象データのデータ構造の一例である。匿名化診断対象データは、例えば、ヘッダ７０１、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｉｎｇ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）データ７０２、ユーザデータ７０３、及び眼底画像データ７０４を含む。

　ヘッダ７０１には、例えば、診断対象データのデータ形式を定義する情報や、診断対象データの送信元及び送信先等の情報が記述されている。ＤＩＣＯＭデータ７０２には、例えば、撮影機器５００によって撮影された医療画像（眼底画像）データのフォーマットや、撮影機器５００を含む医用機器間の通信プロトコルを定義する情報等が記述されている。

　ユーザデータ７０３は、例えば、ＡＩ／読影フラグ、左右眼フラグ、匿名化患者情報、及び付加情報を含む。左右眼フラグは、眼底画像データ７０４が右眼の画像データであるか、左眼の画像データであるか、又は両眼の画像データであるかを示すフラグ（例えばＬ、Ｒ、又はＬＲのいずれかの値）である。

　付加情報は、例えば、撮影機器５００の機器情報のような撮影画像の属性情報、当該端末４００を利用する病院及び医者についての情報、及び診断対象の病名等を含む。撮影機器５００による撮影画像（被検眼画像）の画角、モダリティ、及び解像度、並びに撮影機器５００の機器ＩＤ等は、いずれも機器情報の一例である。

　モダリティとは、撮影機器５００の種類（例えば眼底カメラ、走査型レーザ検眼鏡、光干渉断層計等）又は撮影機器５００が撮影する医用画像としての画像種類（例えば、赤色レーザや近赤外レーザにより撮影された眼底画像や血管造影画像等）を示す情報である。また、端末４００を利用する医者及び病院の名称、端末が設置されている場所（眼科、内科や糖尿病内科等の診療科の情報や、眼鏡店や健康診断施設などの施設に関する情報）等は、当該施設情報の一例である。

　なお、付加情報のうち、撮影機器５００の端末ＩＤやモダリティ等のＤＩＣＯＭデータ７０２にも記述され得る内容については、ＤＩＣＯＭデータ７０２内にのみ記述されていてもよい。

　図１３は、診断結果を表示する表示画面(画面レイアウト)である。表示画面１３００は、患者情報表示領域１３０１、依頼先情報表示領域１３０２、付加情報表示領域１３０３、診断結果表示領域１３０４、及びセカンドオピニオンボタン１３０５を含む。

　患者情報表示領域１３０１は、画像診断データに含まれる患者情報を表示する。依頼先情報表示領域１３０２は、画像診断を行った依頼先の情報が表示される。診断サーバ２００の人工知能によって画像診断が行われた場合、依頼先情報表示領域１３０２には、画像診断を行ったＡＩ２２０のＩＤあるいはサーバ名が表示される。

　読影サーバ２５０に眼底画像データが送られ読影医画像診断が行われた場合、依頼先情報表示領域１３０２には、読影サーバのＩＤあるいはサーバ名、読影サーバを保有する読影施設名、画像診断を行った施設及び医師の名称が、依頼先情報表示領域１３０２に表示される。

　付加情報表示領域１３０３は、診断対象データに含まれる付加情報（画角、解像度、診断種別など）の一部又は全部を表示する。診断結果表示領域１３０４は、眼底像データの診断結果を示す情報を表示する。図１３の例では、両眼の眼底画像と、両眼の糖尿病網膜症の症状レベルを示すバーと、両眼の所見と、が診断結果表示領域１３０４に表示されている。

　図１３の例では、バーの右側に、右眼の眼底画像と右眼における糖尿病網膜症の症状レベルを示す右向きの矢印（インジケータ）が表示され、バーの左側に左眼の眼底画像と左眼における糖尿病網膜症の症状レベルを示す左向きの矢印が表示されている。これにより、ユーザは、診断結果表示領域１３０４を一瞥しただけで、両眼の糖尿病網膜症の症状レベル及び症状レベルの差異を把握することができる。

　セカンドオピニオンボタン１３０５は、セカンドオピニオンを他のサーバに求めるためのボタンである。診断サーバ２００によって画像診断が行われた場合に、セカンドオピニオンボタン１３０５が選択されると、管理サーバ１００に対して、匿名化画像診断データを読影サーバ２５０に送信するよう通知される。

　また、読影サーバ２５０に眼底画像データが送られ読影医によって画像診断が行われた場合に、セカンドオピニオンボタン１３０５が選択されると、管理サーバ１００に対して、匿名化画像診断データを診断サーバ２００に送信するよう通知される。これにより、医師や患者が画像診断結果を見た後に、別のサーバによる画像診断をセカンドオピニオンとして受けることができる。

　また、セカンドオピニオンボタン１３０５は、画像診断結果において症状が所定レベルより悪い場合（例えば、図１３におけるＭｉｌｄ以下）にのみ表示されてもよい。また、画像診断結果において症状が所定レベルより悪い場合には、セカンドオピニオンボタン１３０５が表示されることなく、他のサーバによる画像診断を自動的に受けるようにしてもよい。

　また、疾病の発症の有無を診断できるものの、当該疾病についての症状レベルを診断できない診断サーバ２００のＡＩ２２０によって画像診断が行われた場合に、セカンドオピニオンボタン１３０５が表示されてもよい。また、管理サーバ１００が、疾病と、当該疾病の症状レベルを診断可能なサーバと、の対応情報を保持してもよい。

　この場合、セカンドオピニオンボタン１３０５が選択されると、管理サーバ１００は、当該対応情報を参照して、当該疾病の症状レベルを診断可能なサーバを特定する。そして、管理サーバ１００は、特定したサーバを示す情報を院内サーバ３００に送信して表示させてもよいし、特定したサーバに対して再度匿名化診断対象データを送信して、画像診断を依頼してもよい。

　また、画像診断をした診断サーバ２００及び／又は読影サーバ２５０がセカンドオピニオン指示を暗号化画像診断結果に含めて送信してもよい。具体的には、診断サーバ２００のＡＩ２２０が、セカンドオピニオンが必要だと判断した場合（例えば疾病が発生していると判断した場合等）、又は読影サーバ２５０がユーザ（例えば読影医）からセカンドオピニオン指示の入力を受け付けた場合に、セカンドオピニオン指示が生成される。

　セカンドオピニオン指示が暗号化画像診断結果に含まれている場合にのみ、セカンドオピニオンボタン１３０５が表示されるようにしてもよいし、セカンドオピニオン指示が暗号化画像診断結果に含まれている場合には、セカンドオピニオンボタン１３０５が表示されることなく、他のサーバによる画像診断を自動的に受けるようにしてもよい。

　図１４は、セカンドオピニオンを受けた場合における診断結果を表示する表示画面の一例である。図１４は、最初に診断を行った依頼先１が人工知能であり、セカンドオピニオンとして診断を行った依頼先２が読影医である例である。表示画面１４００は、患者情報表示領域１４０１、依頼先情報表示領域１４０２、付加情報表示領域１４０３、診断結果表示領域１４０４、及び別のセカンドオピニオンボタン１４０６を含む。患者情報表示領域１４０１及び付加情報表示領域１４０３に表示される内容は、それぞれ、図１３の患者情報表示領域１３０１及び付加情報表示領域１３０３に表示される内容と同様である。

　図１３との相違点を説明する。依頼先情報表示領域１４０２には、依頼先１と依頼先２の情報が表示される。図１４の場合、依頼先１は「診断サーバＡ」と表示され、依頼先２として、読影サーバ名である「読影サーバＡ」、読影サーバを保有する読影施設名である「XX読影センター」、画像診断を行った施設及び医師の名称が表示される。

　診断結果表示領域１４０４には、最初の診断及びセカンドオピニオンとしての診断の双方における、両眼の被検眼画像と、両眼の糖尿病網膜症の症状レベルを示すバーと、両眼の所見と、が表示されている。別のセカンドオピニオンボタン１４０６が操作されるとさらなるセカンドオピニオンとしての診断を依頼先１と依頼先２とも異なる別の依頼先３から受けることができる。この場合、管理サーバ１００は、診断サーバＡと読影サーバＡとは異なる第３の依頼先のサーバを診断先の候補として選定する。

　図１４の表示画面１４００のように、２つの診断結果を併せて表示することにより、院内サーバ３００及び端末４００の利用者は、これら２つを総合したより的確な診断結果を得ることができる。

　なお、本発明は上記の内容に限定されるものではなく、これらを任意に組み合わせたものであっても良い。また、本発明の技術的思想の範囲で考えられるその他の態様も本発明の範囲に含まれる。

　１００　管理サーバ、１０１　匿名化処理部、１０２　サーバ選択部、１０３　表示画面生成部、１０４　診断結果データ生成部、２００　診断サーバ、２０１　画像診断部、２０２　学習情報管理部、２０３　診断画面生成部、２０４　管理部、２１０　学習ＤＢ、２１１　画像診断モデル、２５０　読影サーバ、２５１　診断用画面生成部、２５２　診断情報管理部、２５３　管理部、２６０　診断情報ＤＢ、３００　院内サーバ、３０１　匿名化処理部、３０２　患者情報管理部、３０３　表示画面生成部、３１０　患者情報ＤＢ、４００　端末、４０１　診断対象データ生成部、４０２　ＡＩ／読影情報設定部、４０３　表示画面生成部、６００　計算機、６０１　プロセッサ、６０２　記憶デバイス、６０３　入力デバイス、６０４　出力デバイス、６０５　通信Ｉ／Ｆ

Claims (40)

1. 　患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と、
   　前記画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と、
   　前記第１情報処理装置と通信可能であり、前記被検眼画像データを人工知能による第１診断結果を得るための第２情報処理装置と、
   　前記第１情報処理装置と通信可能であり、前記被検眼画像データを読影医による第２診断結果を得るための第３情報処理装置と、を有する情報処理システムであって、
   　前記画像取得装置は、
   　人工知能による診断及び／又は読影医による診断を示す診断手法情報を生成する第１生成処理と、
   　前記被検眼画像データと前記診断手法情報とを含む第１送信データを前記第１情報処理装置に送信する第１送信処理と、を実行し、
   　前記第１情報処理装置は、
   　前記画像取得装置から前記第１送信データを受信すると、前記被検眼画像データを記憶する記憶処理と、
   　前記診断手法情報に基づいて、前記被検眼画像データを含む第２送信データを、前記第２情報処理装置及び／又は前記第３情報処理装置に送信する第２送信処理と、を実行する情報処理システム。
2. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
   　前記画像取得装置は、
   　人工知能による診断及び／又は読影医による診断を選択する選択画面を表示し、
   　選択された結果に基づいて、前記診断手法情報を生成する、情報処理システム。
3. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
   　前記画像取得装置は、
   　被検眼画像データを取得する撮像装置と、
   　前記第１生成処理と前記第１送信処理を行う制御装置と、を含む情報処理システム。
4. 　請求項３に記載の情報処理システムであって、
   　前記画像取得装置は、前記制御装置からの画像信号に基づいた表示画面を表示する表示装置を有する、情報処理システム。
5. 　患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置であって、
   　前記画像取得装置から送信される、人工知能による画像診断及び／又は医師による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを受信する受信部と、
   　前記被検眼画像データを含む第２送信データを生成する生成部と、
   　人工知能による画像診断を行い第１診断結果を出力する第２情報処理装置、及び読影医による画像診断を行い第２診断結果を出力する第３情報処理装置から、前記診断手法情報に基づいて、前記第２送信データの送信先を決定する制御部と、
   　前記制御部で決定された送信先に前記第２送信データを送信する送信部と、を含む第１情報処理装置。
6. 　請求項５に記載の第１情報処理装置であって、
   　前記受信部は、前記第１診断結果及び／又は前記第２診断結果を受信する、第１情報処理装置。
7. 　患者の被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と通信可能であり前記被検眼画像データを取得する画像取得装置であって、
   　前記被検眼画像データを取得する取得部と、
   　人工知能による画像診断及び／又は読影医による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを生成する生成部と、
   　前記第１送信データを前記第１情報処理装置へ送信する送信部と、を有する画像取得装置。
8. 　請求項７に記載の画像取得装置であって、
   　人工知能による画像診断を行うための第２情報処理装置から出力される第１診断結果、及び／又は読影医による画像診断を行うための第３情報処理装置から出力される第２診断結果を受信する受信部を有する、画像取得装置。
9. 　請求項８に記載の画像取得装置であって、
   　前記第１診断結果及び／又は第２診断結果の送信元は、前記第１情報処理装置である、画像取得装置。
10. 　情報処理システムであって、
    　患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と、
    　前記画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と、
    　前記第１情報処理装置と通信可能であり、人工知能による前記被検眼画像データの画像診断をするための第２情報処理装置と、
    　前記第１情報処理装置と通信可能であり、読影医による前記被検眼画像データの画像診断をするための第３情報処理装置と、を有し、
    　前記画像取得装置は、
    　人工知能による診断又は読影医による診断を示すフラグを記憶し、
    　前記被検眼画像データと前記フラグとを前記第１情報処理装置に送信する、情報処理システム。
11. 　請求項１０に記載の情報処理システムであって、
    　前記第１情報処理装置は、前記フラグに基づいて、前記第２情報処理装置又は前記第３情報処理装置に、前記被検眼画像データを送信する、情報処理システム。
12. 　請求項１１に記載の情報処理システムであって、
    　前記第２情報処理装置は、前記第１情報処理装置から前記被検眼画像データを受信した場合、前記人工知能による画像診断の診断結果を、前記第１情報処理装置に送信し、
    　前記第３情報処理装置は、前記第１情報処理装置から前記被検眼画像データを受信した場合、前記読影医による画像診断の診断結果を、前記第１情報処理装置に送信する、情報処理システム。
13. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記フラグが読影医による画像診断を示す場合であって、人工知能による画像診断を推奨する診断推奨指示を前記第１情報処理装置が前記第３情報処理装置から受信した場合、
    　前記第１情報処理装置は、前記第２情報処理装置に前記被検眼画像データを送信する、情報処理システム。
14. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記フラグが読影医による画像診断を示す場合であって、読影医による画像診断を推奨する診断推奨指示を前記第１情報処理装置が前記第２情報処理装置から受信した場合、
    　前記第１情報処理装置は、前記第３情報処理装置に前記被検眼画像データを送信する、情報処理システム。
15. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記フラグが読影医による画像診断を示す場合であって、人工知能による画像診断を推奨する診断推奨指示を前記第１情報処理装置が前記第３情報処理装置から受信した場合、
    　前記第１情報処理装置は、前記診断推奨指示を前記画像取得装置に送信し、
    　前記画像取得装置は、前記診断推奨指示を表示する、情報処理システム。
16. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記フラグが人工知能による画像診断を示す場合であって、読影医による画像診断を推奨する診断推奨指示を前記第１情報処理装置が前記第２情報処理装置から受信した場合、
    　前記第１情報処理装置は、前記診断推奨指示を前記画像取得装置に送信し、
    　前記画像取得装置は、前記診断推奨指示を表示する、情報処理システム。
17. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記第１情報処理装置は、
    　前記フラグが人工知能による診断を示し、かつ前記第１情報処理装置が前記第２情報処理装置から受信した診断結果が所定の条件を満たす場合、
    　前記第１情報処理装置は、前記第３情報処理装置に前記被検眼画像データを送信する、情報処理システム。
18. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記第１情報処理装置は、
    　前記フラグが読影医による診断を示し、かつ前記第１情報処理装置が前記第３情報処理装置から受信した診断結果が所定の条件を満たす場合、
    　前記第１情報処理装置は、前記第２情報処理装置に前記被検眼画像データを送信する、情報処理システム。
19. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記第１情報処理装置は、
    　前記フラグが人工知能による診断を示し、かつ前記第１情報処理装置が前記第２情報処理装置から受信した診断結果が所定の条件を満たす場合、
    　前記第１情報処理装置は、読影医による画像診断を推奨する診断推奨指示を前記画像取得装置に送信し、
    　前記画像取得装置は、前記診断推奨指示を表示する、情報処理システム。
20. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記第１情報処理装置は、
    　前記フラグが読影医による診断を示し、かつ前記第１情報処理装置が前記第２情報処理装置から受信した診断結果が所定の条件を満たす場合、
    　前記第１情報処理装置は、人工知能による画像診断を推奨する診断推奨指示を前記画像取得装置に送信し、
    　前記画像取得装置は、前記診断推奨指示を表示する、情報処理システム。
21. 　請求項１７乃至２０のいずれか一つに記載の情報処理システムであって、
    　前記所定の条件は、前記被検眼画像データにおける前記患者の被検眼に病変が発生していると前記診断結果において診断されていることである、情報処理システム。
22. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記フラグが読影医による画像診断を示す場合、
    　前記第１情報処理装置は、所定時間が経過しても前記第２情報処理装置から診断結果を受信しない場合、前記第１情報処理装置に前記被検眼画像データを送信する、情報処理システム。
23. 　請求項１２に記載の情報処理システムであって、
    　前記フラグが人工知能による画像診断を示す場合、
    　前記第１情報処理装置は、所定時間が経過しても前記第３情報処理装置から診断結果を受信しない場合、前記第２情報処理装置に前記被検眼画像データを送信する、情報処理システム。
24. 　請求項１１に記載の情報処理システムであって、
    　前記フラグが読影医による画像診断を示す場合、
    　前記第１情報処理装置は、前記被検眼画像データを前記第２情報処理装置及び前記第３情報処理装置に送信し、
    　前記第２情報処理装置は、前記被検眼画像データを蓄積し、
    　前記第３情報処理装置は、受信した前記被検眼画像データの画像診断の診断結果を、前記第１情報処理装置に送信する、情報処理システム。
25. 　請求項２４に記載の情報処理システムであって、
    　前記第３情報処理装置は、前記被検眼画像データを用いた学習を行う、情報処理システム。
26. 　請求項１０に記載の情報処理システムであって、
    　前記画像取得装置は、
    　人工知能による画像診断又は読影医による画像診断の選択を受け付ける選択画面を表示し、
    　前記選択に基づいて前記フラグを決定する、情報処理システム。
27. 　請求項２６に記載の情報処理システムであって、
    　前記画像取得装置は、
    　前記患者の過去の被検眼画像データの前回の診断履歴に基づいて、人工知能による画像診断又は読影医による画像診断のいずれかを推奨する情報を前記選択画面に表示する、情報処理システム。
28. 　請求項２７に記載の情報処理システムであって、
    　前記画像取得装置は、前記診断履歴が存在しない場合、読影医による画像診断を推奨する情報を前記選択画面に表示する、情報処理システム。
29. 　請求項２７に記載の情報処理システムであって、
    　前記画像取得装置は、前記診断履歴が存在しない場合、人工知能による画像診断を推奨する情報を前記選択画面に表示する、情報処理システム。
30. 　請求項２７に記載の情報処理システムであって、
    　前記画像取得装置は、前記診断履歴が人工知能による画像診断の診断履歴を含む場合、人工知能による画像診断を推奨する情報を前記選択画面に表示する、情報処理システム。
31. 　請求項２７に記載の情報処理システムであって、
    　前記画像取得装置は、前記診断履歴が読影医による画像診断の診断履歴を含む場合、読影医による画像診断を推奨する情報を前記選択画面に表示する、情報処理システム。
32. 　請求項１０に記載の情報処理システムであって、
    　前記被検眼画像データは、眼底カメラによる眼底画像データ、走査型レーザ検眼鏡による眼底画像データ、及び光干渉断層計による断層データの少なくとも１つを含む、情報処理システム。
33. 　請求項３２に記載の情報処理システムであって、
    　前記被検眼画像データは、眼底画像データを含み、
    　前記人工知能は、前記眼底画像データを用いて眼底の病変を診断するアルゴリズムを含む、情報システム。
34. 　請求項３３に記載の情報処理システムであって、
    　前記人工知能は、眼底画像を使用した糖尿病網膜症の診断を行うアルゴリズムを含む、情報処理システム。
35. 　請求項１０に記載の情報処理システムであって、
    　前記画像取得装置は、前記画像取得装置の設置場所に基づいて前記フラグを決定する、情報処理システム。
36. 　請求項１０に記載の情報処理システムであって、
    　前記画像取得装置は、
    　画像診断を含む診断コースの料金情報を取得し、
    　前記料金情報に基づいて前記フラグを決定する、情報処理システム。
37. 　患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置による情報処理方法であって、
    　前記第１情報処理装置が、前記画像取得装置から送信される、人工知能による画像診断及び／又は医師による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを受信し、
    　前記第１情報処理装置が、前記被検眼画像データを含む第２送信データを生成し、
    　前記第１情報処理装置が、人工知能による画像診断を行い第１診断結果を出力する第２情報処理装置、及び読影医による画像診断を行い第２診断結果を出力する第３情報処理装置から、前記診断手法情報に基づいて、前記第２送信データの送信先を決定し、
    　前記第１情報処理装置が、前記決定した送信先に前記第２送信データを送信する、ことを含む情報処理方法。
38. 　患者の被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と通信可能であり前記被検眼画像データを取得する画像取得装置による画像取得方法であって、
    　前記画像取得装置が、前記被検眼画像データを取得し、
    　前記画像取得装置が、人工知能による画像診断及び／又は読影医による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを生成し、
    　前記画像取得装置が、前記第１送信データを前記第１情報処理装置へ送信する、ことを含む画像取得方法。
39. 　患者の被検眼画像データを取得する画像取得装置と通信可能であり前記被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置、に情報処理を実行させるプログラムであって、
    　前記画像取得装置から送信される、人工知能による画像診断及び／又は医師による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを受信する処理と、
    　前記被検眼画像データを含む第２送信データを生成する処理と、
    　人工知能による画像診断を行い第１診断結果を出力する第２情報処理装置、及び読影医による画像診断を行い第２診断結果を出力する第３情報処理装置から、前記診断手法情報に基づいて、前記第２送信データの送信先を決定する処理と、
    　前記決定した送信先に前記第２送信データを送信する処理と、を前記第１情報処理装置に実行させるプログラム。
40. 　患者の被検眼画像データを記憶する第１情報処理装置と通信可能であり前記被検眼画像データを取得する画像取得装置、に画像取得処理を実行させるプログラムであって、
    　前記被検眼画像データを取得する処理と、
    　人工知能による画像診断及び／又は読影医による画像診断かを示す診断手法情報と前記被検眼画像データを含む第１送信データを生成する処理と、
    　前記第１送信データを前記第１情報処理装置へ送信する処理と、を前記画像取得装置に実行させるプログラム。

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